针对具体的二分类实例，采用 Matlab 编程，得到分类结果。实 验采用两种不同的程序，通过分析对比两种方法的优缺点，加深对逻 辑回归的分类问题的理解。

在Matlab中进行二分类实例的分类通常涉及使用逻辑回归算法。以下是简单的步骤：

1. **数据准备**：首先，你需要一个包含特征和标签的数据集。可以使用Matlab内置的数据集（如`ionosphere`、`breastcancer`等），或者导入自定义CSV文件。

data = readtable('your_dataset.csv'); % 替换为实际文件名
X = data(:, 1:end-1); % 特征变量
Y = data(:, end);   % 分类标签，通常0和1表示两个类别

2. **数据预处理**：这包括数据标准化或归一化，以及将分类标签转换为二进制形式（如果需要）。

X = zscore(X); % 数据标准化
Y = Y == 1;    % 将标签转换为二值数组

3. **训练模型**：使用`fitglm`函数训练逻辑回归模型。

model = fitglm(X, Y, 'Distribution', 'binomial');

4. **预测与评估**：用训练好的模型对新数据进行预测，并计算性能指标（如准确率、召回率、F1分数）来比较两种方法。

predictions = predict(model, X);
accuracy = sum(predictions == Y) / numel(Y);
confusion_matrix = confusionmat(Y, predictions);

5. **对比分析**：你可以尝试另一种分类方法，比如支持向量机（SVM）或决策树，并进行同样的训练和评估。然后对比两种方法的性能、模型复杂度、解释性和计算速度等因素。

% 使用svmtrain 和 svmclassify 或者 treebagger 等函数

[...]
method2_accuracy = ...;
[...]